package luo.hui.jiang.binarysearchoecursion.dijkstra;

import java.lang.reflect.Array;
import java.util.Arrays;

/**
 * Dijkstra 算法
 * 迪杰斯特拉算法
 * 近点解决问题。某村到其他村庄的最短距离。
 * 典型的最短路径算法，利用广度优先搜索的思想。知道扩展到终点为止
 * <p>
 * 先确地一个点。并标记为已经访问。（already_arr）用它存储起来，
 * 然后有另外一个数组俩存储我们节点的访问前驱节点。pre_visited 用它来存
 * 还有一个数组来存距离。dis
 * <p>
 * 然后每次循环都从没有访问过的点中跳出一个距离比较近的点。然后做当前节点。然后进行广度遍历。将它能连到的节点的距离，本身距离初始节点的距离。经销部比较。
 * 如果大于，保持原来的数据不改变。
 * 如果小于。就更新距离，更新对应节点的前驱节点为我们（当前节点）
 *
 * @author 罗惠江
 * @version 1.0
 * @email 1511619294@qq.com
 * @date 2020/8/25 11:16
 */
public class DijkstraAlgorithm {
	public static void main(String[] args) {
		char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
		//邻接矩阵
		int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
		final int N = 65535;// 表示不可以连接
		matrix[0] = new int[]{N, 5, 7, N, N, N, 2};
		matrix[1] = new int[]{5, N, N, 9, N, N, 3};
		matrix[2] = new int[]{7, N, N, N, 8, N, N};
		matrix[3] = new int[]{N, 9, N, N, N, 4, N};
		matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, N, 5, 4};
		matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, N, 6};
		matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, N};
		//创建 Graph对象
		Graph graph = new Graph(vertex, matrix);
		//测试, 看看图的邻接矩阵是否ok
		graph.showGraph();
		//测试迪杰斯特拉算法
		graph.dsj(2);//C
		graph.showDijkstra();


	}
}

class Graph {
	private char[] vertex; // 顶点数组
	private int[][] matrix; // 邻接矩阵
	private VisitedVertex vv; // 已经访问的顶点的集合

	// 构造器
	public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) {
		this.vertex = vertex;
		this.matrix = matrix;
	}

	// 显示结果
	public void showDijkstra() {
		vv.show();
	}

	// 显示图
	public void showGraph() {
		for (int[] link :
				matrix) {
			System.out.println(Arrays.toString(link));
		}
	}

	//迪杰斯特拉算法实现

	/**
	 * @param index 表示出发顶点对应的下标
	 */
	public void dsj(int index) {
		vv = new VisitedVertex(vertex.length, index);
		update(index); // 更新index 顶点到周围顶点的距离和前驱顶点
		for (int i = 1; i < vertex.length; i++) {
			index = vv.updateArr(); // 选择并返回新的访问顶点
			update(index); // 更新index 顶点到周围顶点的距离和前驱顶点
		}
	}

	// 更新index 下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点
	public void update(int index) {
		int len = 0;
		// 根据遍历我们的邻接矩阵的， matrix[index] 行
		for (int i = 0; i < matrix[index].length; i++) {
			// len 含义是 ： 出发的顶点到 index 顶点的距离， 从 index 顶点到 i顶点的距离和
			len = vv.getDis(index) + matrix[index][i];
			if (!vv.in(i) && len < vv.getDis(i)) {
				vv.updatePre(i, index); // 更新前驱为 index 的顶点
				vv.updateDis(i, len);// 更新出发顶点到i 顶点的距离
			}
		}
	}
}

class Graph1 {
	private char[] vertex;// 顶点的数据。
	private int[][] matrix; // 邻接矩阵

	// 通过对象去存储。
	// 记录各个顶点是否访问过的 already_arr
	// 记录每个节点的前驱节点的 pre_visited
	// 记录每个节点到我们访问节点的距离
	private VisitedVertex vv; // 已经访问的顶点集合


	// 构造器
	public Graph1(char[] vertex, int[][] matrix) {
		this.vertex = vertex;
		this.matrix = matrix;
	}

	//显示结果
	public void showDijkstra() {
		vv.show();
	}

	// 显示图
	public void showGraph() {
		for (int[] link : matrix) {
			System.out.println(Arrays.toString(link));
		}
	}

	// 重点代码！！！！ 迪杰斯特拉算法实现
	public void dsj(int index) {
		vv = new VisitedVertex(vertex.length, index);
		updata(index);// 广度遍历我们的顶点index 更新对应的距离。
		for (int i = 1; i < vertex.length; i++) {
			index = vv.updateArr(); // 将我们对于的 dis 进行遍历结合already_arr 进行校验。得到 距离我们（当前节点最近的节点）
			updata(index);// 重复动作更新 ，更新我们index 节点对应的距离
		}
	}

	public void updata(int index) {
		int len = 0;
		// 对index 进行广度遍历
		for (int i = 0; i < matrix[index].length; i++) {
			len = vv.getDis(index) + matrix[index][i];
			if (!vv.in(i) && len < vv.getDis(i)) {
				vv.updatePre(i, index);
				vv.updateDis(i, len);
			}
		}
	}
}

// 已访问顶点集合
class VisitedVertex {
	// 记录各个顶点是否访问过，1表示访问过，0表示未访问，会动态更新
	public int[] already_arr;

	// 每个下标对应的值为前一个顶点的下标，会动态更新。
	public int[] pre_visited;

	// 记录出发顶点到其他所有顶点的距离，比如G为出发顶点，就会记录G到其他顶点的距离，会动态
	// 更新，求的最短距离就会存放到dis中
	public int[] dis;

	// 构造器

	/**
	 * @param length 表示顶点的个数
	 * @param index  出发顶点对应的下标，比如G顶点，下标就是6
	 */
	public VisitedVertex(int length, int index) {
		this.already_arr = new int[length];
		this.pre_visited = new int[length];
		this.dis = new int[length];

		// 初始化 ，dis 数组
		Arrays.fill(dis, 65535);
		this.already_arr[index] = 1; // 设置出发顶点被访问过
		this.dis[index] = 0; // 设置出发顶点的访问距离为 0
	}


	/**
	 * 功能：判断index 顶点是否被访问过
	 *
	 * @param index
	 * @return
	 */
	public boolean in(int index) {
		return already_arr[index] == 1;
	}

	/**
	 * 功能：更新出发顶点到index的距离
	 *
	 * @param index
	 * @param len
	 */
	public void updateDis(int index, int len) {
		dis[index] = len;
	}

	/**
	 * 功能: 更新pre这个顶点的前驱顶点为index顶点
	 *
	 * @param pre
	 * @param index
	 */
	public void updatePre(int pre, int index) {
		pre_visited[pre] = index;
	}

	/**
	 * 功能：返回出发顶点到 index 顶点 的距离
	 *
	 * @param index
	 * @return
	 */
	public int getDis(int index) {
		return dis[index];
	}

	/**
	 * 继续选择并返回新的访问顶点， 比如这里的G 完后，就是 A点作为新的访问顶点(注意不是出发顶点)
	 *
	 * @return
	 */
	public int updateArr() {
		int min = 65535, index = 0;
		for (int i = 0; i < already_arr.length; i++) {
			if (already_arr[i] == 0 && dis[i] < min) {
				min = dis[i];
				index = i;
			}
		}
		// 更新index 顶点被访问过
		already_arr[index] = 1;
		return index;
	}

	// 显示最后的结果
	// 即将三个数组的情况输出
	public void show() {
		System.out.println("================");
		// 输出 already_arr
		for (int i :
				already_arr) {
			System.out.print(i + "  ");
		}
		System.out.println();

		// 输出 pre_visited
		for (int i :
				pre_visited) {
			System.out.print(i + " ");
		}
		System.out.println();

		// 输出dis
		for (int i :
				dis) {
			System.out.print(i + " ");
		}
		System.out.println();

		// 为了好看，最后的最短距离，我们处理
		char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
		int count = 0;
		for (int i :
				dis) {
			if (i != 65535) {
				System.out.print(vertex[count] + "(" + i + ")");
			} else {
				System.out.println("N");
			}
			count++;
		}
		System.out.println();
	}


}
